高速铁路防灾安全监控系统通信组网方案探讨

介绍高速铁路防灾安全监控系统3个主要通信组网方案,并对3个方案的组网原理、保护倒换原理、业务处理流程等进行深入分析。从网络可靠性、传输时延、传输带宽、工程投资、工程实施难度等方面对方案进行分析比较,通过全面的分析比较提出树型组网方案是防灾安全监控系统最佳通信组网方案,对后续工程的设计有一定的参考意义。     

高速公路常发性交通拥挤路段实时判定与跟踪研究

提出的自动判定和实时跟踪高速公路常发性拥挤路段的方法包含3个算法：①路段平均车速算法；②交通流区段类型判定算法；③排队类型判定算法。考虑采用两个前后相邻车辆检测站之间的路段平均车速来实时判定和跟踪常发性交通拥挤路段的情况，使得模型所提供的信息更能反映路段的真实交通状况。采用路段平均车速的方法克服了目前采用点速度来跟踪车队方法的局限性，并且采用“客观”标定临界车速作为基于现场数据判定车队状态的一种方法。     

福州轨道交通建设安全管控平台的设计与应用

福州城市轨道交通建设规模不断增大，复杂的地质、环境条件以及众多工种施工的交叉作业和人员活动，给安全生产带来挑战。针对建设全过程安全管控的具体业务关系和需求分析，梳理和固化工作岗位、职责、流程、响应、整改等安全管理的事项和要求，强化对管控过程的追溯和考核管理。研究信息平台的业务需求、平台架构、网络拓扑、功能模块、数据库设计方法和实现思路，利用Ssm框架、Quartz框架、Encache技术以及SQLServer数据库技术，设计开发基于B/S模式的城市轨道交通安全管控信息系统，应用于在建的5条线路。信息平台的应用，可实现安全管理的标准化、科学化和精细化，极大地提高管理水平和工作效率。     

套筒式收发球在天然气管道内检测中的应用

为解决特殊清管器和检测器以及有特殊结构收发球筒的管道难以实施内检测的问题,以某天然气管道为例,详细介绍了在多节检测器安装困难、收发球筒尺寸过短、附件安装位置不合适等限制条件下,采用套筒式收发球方式对管道进行收发球作业,安全顺利完成了管道内检测。结论认为套筒式收发球能够在不进行收发球筒改造的前提下,完成带有特殊结构收发球筒的管道内检测作业。     

预应力混凝土留孔用塑料波纹管应用中的问题和建议

预应力孔道真空辅助的压浆工艺和留孔塑料波纹管的使用,可提高孔道压浆质量,应在工程施工中广泛采用。     

基于高频方波注入的船舶电机无传感器控制研究

随着大功率交流调速技术的不断进步,船舶电力推进如今成为船舶行业的主要发展目标.为研究运行可靠稳定、灵活、高性能的船舶电机无位置传感器控制,系统采用高频注入法估算电机转子位置信号,根据基于高频注入永磁同步电机数学模型的研究,该系统中高频采用的是高频方波注入,减少滤波器的使用从而缓解了转子位置延迟现象,同时采用锁相环对电机转子的相位和频率跟踪来计算电机转子的估计转速,克服了估算转速脉动大的困难.利用Matlab对电机控制系统仿真,验证电机控制系统的电机转速平滑稳定,转子位置波形在0-2π有规律往返.最终实现高精度、灵活的无传感器船舶电机控制.     

舰船环形区域配电结构及可靠性分析

舰船电网形式的选择直接关系到电力系统供电的可靠性,其重要性不亚于电站。本文首先对舰船电网形式进行了分析研究,然后利用基于可靠性框图的网络分析法,对几种典型的船舶电网进行了可靠性计算,通过对四种船舶电网的对比分析,得到环形区域配电的可靠性水平高于辐射网结构和电源环形网结构,是舰船电网结构发展的方向。     

基于指数函数非线性反馈的船舶航向保持控制

为研究船舶航向保持控制问题,本文以“育鹏”轮为研究对象,建立了其非线性Nomoto船舶模型,设计了基于闭环增益成形算法的指数函数非线性反馈控制器,并以“育鹏”轮的非线性模型为被控制对象,用Matlab的Simulink工具箱进行系统仿真研究。系统仿真结果表明,建立的非线性Nomoto数学模型精度良好,设计的控制器进行船舶航向保持控制时效果优异,并且更节能。使用这种方法设计的控制器,可以很好地进行船舶航向保持控制,对今后的船舶运动仿真和控制器的设计具有重要意义。     

基于扩展卡尔曼滤波的GPS信号跟踪技术

提出一种基于扩展卡尔曼滤波的GPS信号跟踪方法,通过扩展卡尔曼滤波器,得到基于相干积分支路的滤波模型,有效地削弱常规GPS跟踪环路中的跟踪误差,增强接收机的抗干扰性能,提升其在信号较弱位置下环路的跟踪性能,对加入惯性信息条件下惯性信息对系统所产生的影响做了相应的分析研究。通过仿真对比结果可以知道:当处于弱信号条件时,与通常用到的GPS信号跟踪方式相比,基于扩展卡尔曼滤波的信号跟踪算法可以有效提升跟踪的精度。     

Recursive estimation of average vehicle time headway using single inductive loop detector data

Vehicle time headway is an important traffic parameter. It affects roadway safety, capacity, and level of service. Single inductive loop detectors are widely deployed in road networks, supplying a wealth of information on the current status of traffic flow. In this paper, we perform Bayesian analysis to online estimate average vehicle time headway using the data collected from a single inductive loop detector. We consider three different scenarios, i.e. light, congested, and disturbed traffic conditions, and have developed a set of unified recursive estimation equations that can be applied to all three scenarios. The computational overhead of updating the estimate is kept to a minimum. The developed recursive method provides an efficient way for the online monitoring of roadway safety and level of service. The method is illustrated using a simulation study and real traffic data.